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1、DF （自由度）Sum of SquaresRegression （回归）15984.4787Residuals （残差）8348.4213Mean Square （均方）5984.478743.5527习题：落叶松林单位面积的蓄积量（V）和胸高断面积（D）的测定数据如下表, 试建立V与D的经验回归方程，并且检验回归的显著性。V（m3）465667658986103108121118D（m2）4.75.46.37.27.88.89.911.711.411.8一、定义变量,输入数据（ 1）定义变量：打开 SPSS 数据编辑器，点击“变量视图”，在名称列下输入“V”、“D”，改“类型”栏均为“数字
2、”，“小数”栏分别保留0位和1位。 （2）输入数据：在“数据视图”模式下，在各名称列输入相应的数据，如图所示：二、分析过程分析一回归一曲线估计，将“V”添加 到“因变量”中，将“D”添加到“变量” 中，勾选模型中的“二次模型”、“复合”、 “对数”、“立方模型”、“指数”、“幂”、“”、 “Logistic” , f 确定。三、输出结果分析 曲线拟合MODEL: MOD_1.MethodLOGARITH （对数曲线模型）Dependent variable. VListwise Deletion of Missing DataMultiple R （负相关系数）.97210R Square （
3、决定系数）.94498Adjusted R Square .93811Standard Error6.59944Analysis of Variance （方差分析）：F =137.40787Signif F = .0000 （小于0.05，具有极显著性）Variables in the Equation （方程中的变量）VariableB （系数） SE BBetaT Sig T （T的显著性水平）D78.152283 6.667083 .972102 11.722 . 0000 （小于0. 05）（Constant）-77.682919 14.110257-5.505 . 0006 （小于
4、0. 05）分析可知：蓄积量（V）与胸高段面积（D）的相关性为0.97210,它们的F检验Sig.0.01,说明蓄积量（V）与胸高段面积（D）达到极显著水平，即蓄积量（V）与胸高段面积（D）的方程具有统计学意义。胸高段面积（D）的T检验Sig.0.01，说明胸高段面积（D）前的系数具有统计学意义。其方程如下：V=78.152283*ln（D）-77.682919ListwiseDeletionof Missing DataMultiple.95366R Square.90947AdjustedR Square.89815StandardError8.46548Analysis of Varia
5、nce:DFSum of SquaresMean SquareRegression5759.58495759.5849Residuals573.315171.664480.36886Signif.0000 （显著性水平小于0.01 ）VariableBSE BBetaTSig TD-569.97777363.579046-.953662-8.965.0000(Constant)159.7894648.66596118.439.0000Variablesin the Equation分析可知：蓄积量（V）与胸高段面积（D）的相关性为0.95366,它们的F 检验Sig.0.01,说明蓄积量（V）
6、与胸高段面积（D）达到极显著水平，即蓄积 量（V）与胸高段面积（D）的方程具有统计学意义。胸高段面积（D）的T检验 Sig.0.01,说明胸高段面积（D）前的系数具有统计学意义。其方程如下：V=159.789464-569.977773/DDependent variable. VMethod. QUADRATI (二次多项式模型)Listwise Deletion of Missing DataMultipleR.97505R Square.95072AdjustedR Square.93664StandardError6.67687Analysis of Variance:DFRegres
7、sion2Residuals7Sum of Squares6020.8357312.0643Mean Square3010.417844.5806F =67.52750Signif F (显著性)二 0000Variables in the EquationVariableBSE BBetaTSig TD14.5084427.4743541.4431611.941.0934D*2-.278207.437675-.472589-.636.5452(Constant)-15.57806729.716903-.524.6163分析可知：蓄积量（V）与胸高段面积（D）的相关性为0.97505,它们的F
8、 检验Sig.0.01，说明胸高段面积（D）前的系数没有统计学意义。Dependent variable. VMethodCUBIC （三次多项式模型）Listwise Deletion of Missing DataMultiple R.97515R Square.95093Adjusted R Square.93691Standard Error6.66305Analysis of Variance:Mean Square3011.063444.3962.0000Regression26022.1268Residuals7310.7732F =67.82259 Signif F =DF S
9、um of SquaresVariables in the EquationVariableBSE BBetaTSig TD12.4063724.0594611.2340673.056.0184D*3-.011591.017578-.266263-.659.5307(Constant)-10.58624421.491138-.493.6374Variables not in the EquationVariableBeta InPartialMin TolerTSig TD*23.578697.1202835.544E-05.297.7766Notes:9 Tolerance limits r
10、eached; some dependent variables were not entered.分析可知：蓄积量（V）与胸高段面积（D）的相关性为0.97515,它们的F 检验Sig.0.01,说明蓄积量（V）与胸高段面积（D）达到极显著水平，即蓄积 量（V）与胸高段面积（D）的方程具有统计学意义。胸高段面积（D）、胸高段 面积（D）的平方、胸高段面积（D）的三次方的T检验Sig.值都小于0.01，说明 胸高段面积（D）前的系数没有统计学意义。Dependent variable. VMethod. COMPOUND (复合曲线模型)Listwise Deletion of Missing
11、 DataMultiple R.96404R Square.92937Adjusted R Square .92054Standard Error .09373Analysis of Variance:DFSum of SquaresRegression1.92478543Residuals8.07028292F =105.26432Mean Square.92478543.00878536Signif F = .0000Variables in the EquationVariableBSE BBetaTSig TD1.129173.0133702.62226384.453.0000(Con
12、stant)29.1749493.0610749.531.0000分析可知：蓄积量（V）与胸高段面积（D）的相关性为0.96404,它们的F 检验Sig.0.01,说明蓄积量（V）与胸高段面积（D）达到极显著水平，即蓄积 量（V）与胸高段面积（D）的方程具有统计学意义。胸高段面积（D）的T检验Sig. 0.01，说明胸高段面积（D）前的系数具有统计学意义。Dependent variable.VMethod. POWER （幕函数模型）Listwise Deletion ofMissing DataMultiple R.97752R Square.95555Adjusted R Square.
13、94999Standard Error.07436Analysisof Variance:DF Sum of SquaresMean SquareRegression1.95083528.95083528Residuals8.04423308.00552913F =171.96819Signif F = .0000Variables in the EquationVariableBSE BBetaTSig TD.985102.075120.97752113.114.0000(Constant)10.4227671.6570646.290.0002分析可知：蓄积量（V）与胸高段面积（D）的相关性为0.97752,它们的 F检验Sig.0.01,说明蓄积量（V）与胸高段面积（D）达到极显著水平，即蓄积量（V）与胸高段面积（D）的方程具有统计学意义。胸高段面积（D）的T检验Sig. 0.01,说明胸高段面积（D）前的系数具有统计学意义。其方程如下:V=10.422767*(D0-98510Dependent variable.VListwise Deletion ofMissing DataMultiple R.88454R Square.78242Adjusted R Square.75522Standard
